30secインテリジェンス・レビュー──2025年12月1日号

短時間で情報セキュリティの重要な動向を把握したいあなたへ──
『30sec インテリジェンス・レビュー』にようこそ。

このシリーズでは、注目すべきインシデントやセキュリティ関連のトピックについて、私なりの視点での分析と学びを、各トピック30秒、全体で3分程度を目標に、多くても10分程度で読める分量にまとめてお届けします。原則として、毎週月曜日に更新しています。

JSONFormatter・CodeBeautifyを巡る機密情報漏えい

概要

2025年11月、セキュリティ企業watchTowr Labs（「watchTower Labs」の誤記ではありません）の調査により、オンラインのコード整形・フォーマットツールであるJSONFormatterとCodeBeautifyにおいて、かつてユーザーが貼り付けた機密情報（パスワード、API キー、SSH 鍵、クラウド認証情報、データベース認証情報など）が、無防備な「Recent Links（最近のリンク/整形されたデータの一覧）」機能によって、過去数年にわたり公開状態にあったことが判明しました。収集されたデータは 5GB 超、8万件以上に上り、政府機関、金融、通信、重要インフラ、医療、テレコムなど、多様な分野にまたがっていました。

この問題は、ユーザーが「ちょっと JSON を整形するだけ」「ちょっとコードを読みやすくするだけ」と気軽に使っていたツールに、実は機微な情報を貼り付けていたことが、長期間にわたり外部からアクセス可能な状態になっていたことを示しています。

学び

開発者やエンジニアが「利便性」のためにつかうオンラインツールであっても、そこに貼り付ける内容が機密や認証情報、鍵など「絶対に公開すべきでない情報」でないか、慎重に判断する必要があります。単に「コードを整形する」「JSON を見やすくする」といった用途でも、機密性の高い情報を入力すれば、意図せず公開されるリスクを負います。

組織としては、こういった「サードパーティの Web ツール使用に関するポリシー」を明確に定め、たとえば「オンラインの無料整形ツールへの貼り付けを禁止」「機密情報はローカルまたは社内認証付きツールでのみ扱う」といったルールを徹底する必要があります。また、過去に使ったツールやサービスを振り返り、認証情報や鍵を再生成（ローテーション）し、不要になったキーは無効化するといった復旧/予防措置も重要です。

開発・運用チームへのセキュリティ教育および意識向上も継続しましょう。「ちょっと楽だから」「前も問題なかったから」で、安易に外部ツールを使うことが、思わぬセキュリティインシデントにつながる可能性があるという実例になります。

関連情報

AIブラウザ向けの間接プロンプトインジェクション『HashJack』

概要

2025年11月、サイバーセキュリティ企業Cato Networksの研究チームが、新しい攻撃手法「HashJack」を発表しました。HashJackとは、正規のウェブサイトへのリンク URL の「#」（ハッシュ）以降の「フラグメント部分」に、悪意あるプロンプトや命令文を隠し、それを AI ブラウザやそのアシスタントに実行させてしまうというものです。

https://www.example.com/home#この箇所が「フラグメント部分」で、ここにプロンプトなどを仕込む

この手法はAIブラウザを標的とし、たとえばフィッシング誘導、機密情報の盗み出し、偽情報の提示、マルウェア誘導、さらには医療アドバイスなど誤情報の提供など、多岐にわたる悪用が可能です。一部の AI ブラウザでは既に修正が報告されているものの、すべてのAIブラウザが安全とは限らず、影響が残っているおそれがあります。

学び

HashJackの発見は、AIブラウザの導入が進む現在において、従来の「サーバー側」「ネットワーク側」の防御だけでは不十分であることを改めて示しています。

従来のIDS/IPS、ネットワークモニタ、サーバーログだけでは、クライアント側で処理されるURLフラグメントやクライアント内のコンテキストを通じた攻撃を検知できないおそれがあります。したがって、エンドポイント保護・ブラウザの挙動分析・AIを視野に入れたセキュリティ設計など、クライアントセキュリティの強化が必須です。もちろん、脅威検出の仕組みも見直しが求められます。

組織としては、AIブラウザの利用にあたって、どのようなツールを使うか・その設定や制限を明確にし、安全性が確認できたものだけを許可すべき。特にエージェント機能付きのブラウザには慎重であるべきでしょう。

関連情報

MixpanelのセキュリティインシデントとOpenAIのAPIプロダクトへの影響

概要

OpenAIのAPIプロダクト「platform.openai.com」のフロントエンドで利用していたデータ分析プロバイダーMixpanelにおいて、第三者による不正アクセスが発生しました。

2025年11月9日、Mixpanelのシステムが不正アクセスを受け、一部システムからAPIユーザーの名前やメールアドレス、概略位置情報、OS・ブラウザ、リファラ、組織/ユーザーIDなどを含む解析データセットが流出しました。OpenAIが影響データの共有を受けたのは11月25日のこと、Mixpanelを本番環境から削除するとともに、影響を受けた組織・管理者・ユーザーへの個別通知と、ベンダー全体のセキュリティレビューおよび要件引き上げを進めているとのことです。

なお、今回流出した情報は「解析データセット」であって、パスワードやAPIキーは含まれていません。影響を過小評価すべきではありませんが、また、「OpenAIのAPIプロダクト」の「解析データセット」という、利用者がOpenAIのプロダクトを使うことに直接関係するものではないことにも注意しましょう。そして、ChatGPTは関係がありません。したがって、パスワードやAPIキーの変更は必要ではありません。

学び

この事案から得られる最大の教訓は、「自社のシステムが安全でも、サードパーティに依存している限り、そこが崩れれば自社の信頼・顧客情報も危うくなる」という点です。特に、Web解析やログ収集のために外部サービスを使う場合、どのようなデータが送られているか（およびその必要性）を精査すること、万が一に備えたエクスポート先の管理・アクセス制限・ログ監査を強化することが重要です。

また、情報の性質を正しく評価することも必要です。過大評価を行うと、パスワードやAPIキーの変更が必要などと煽るフィッシングによる二次被害が発生しえますし、過小評価するとそれらがフィッシングやなりすまし、ソーシャルエンジニアリングの踏み台になるおそれを見逃しかねません。

関連情報

• What to know about a recent Mixpanel security incident

ホリデー詐欺

概要

McAfeeは 2025年11月25日、世界7か国の18歳以上8,600人を対象とした「2025年ホリデーショッピング詐欺に関する調査」を発表しました。日本では回答者の72%がこのホリデーシーズンにオンラインで買い物をする予定と答え、44%が「送料無料や迅速な配送」、41%が「割引率の高さ」を理由に挙げています。 一方で、57%が昨年より「AIによる詐欺」への懸念が増したと回答し、約4人に1人（23%前後）が「芸能人が薦めているように装った偽ホリデーセール詐欺」に遭遇したことがあると報告されています。加えて、偽の小売サイト、偽セール、さらには偽インフルエンサー/偽セレブによるディープフェイク型動画広告など、巧妙な詐欺キャンペーンが横行しているとしています。

学び

この調査から明らかになったのは、ホリデーシーズンという「大量消費と焦り」のタイミングを悪用する詐欺の巧妙化と、そのスピードの速さです。従来の「わかりやすい怪しさ」はないものと思いましょう。「本物そっくり」な偽サイトや偽広告をAIで作れる時代です。見た目の信頼性だけで安心せず、URLの正当性、正規サイトへの直接アクセス、疑わしいリンクを踏まない、支払い方法の安全性検討など、複数レイヤーでの安全対策を講じることが重要です。特に、管理しているウェブサイトやEコマースを運営する立場であれば、自社ブランドが偽装される可能性を念頭に置き、顧客への注意喚起や従業員教育、詐欺サイトのモニタリング強化を検討すべきでしょう。また、消費者の立場でも「安さ」より「信頼できる情報源」を重視するという回答結果から、信頼性・透明性を判断軸とする習慣づけが求められます。

関連情報

https://www.mcafee.com/blogs/ja-jp/internet-security/holiday-shopping-scams-what-to-watch-as-black-friday-cyber-monday-approach/

女川町公式Xに投稿のクマ画像が「生成AIフェイク」だった件

概要

2025年11月26日、宮城県女川町は、町内でクマが目撃されたという注意喚起とともに、画像を町の公式X（旧 Twitter）で投稿しました。しかしその後、投稿された画像が生成AIによるフェイクであったこと、およびそもそもクマの目撃情報自体が虚偽だったことが判明。生成画像を遊びで作って仲間に送ったのち、仲間が通報し町が対応したという経緯が明らかになりました。

学び

この事例は、AI生成コンテンツの「巧妙さ」と、それを元にした誤報が自治体や公的機関の注意喚起すら揺るがす可能性を示しています。善意や安全配慮からの発信であっても、「情報の出所・真正性の確認」が甘ければ、かえって混乱を招くリスクがあることを示唆しています。

これを受けて、自治体や組織が情報発信を行う際は、通報内容の一次確認、画像データの信頼性確認、可能であれば現地確認や複数情報源による裏取りなど、発信前チェックのプロセス整備が不可欠です。特に自然災害、動物出没、事故など「人の安全」に直結する情報は、スピードだけでなく正確性を優先すべきであり、「第一報だから」と甘く見るのは危険です。

北陸の地震でも虚偽情報が問題になりましたが、AIの進歩でリスクは高まっていると見る必要があるでしょう。たとえばAI生成画像の存在を前提に、「見ただけでは本物か偽物か判断できない」という前提で対応設計をする必要があります。将来的には、組織として画像/動画の真偽を検証する専門体制やガイドラインを整備すべきと考えられます。

関連情報

かわいくはないKawaiiGPT

概要

Unit 42は2025年11月、新たに出現した悪意あるLLM（大規模言語モデル）としてWormGPTの亜種であるKawaiiGPTを報告しました。これらの「悪意あるLLM」は、通常の生成AIが持つ倫理的制約や安全フィルターを意図的に排除し、「フィッシングメールの生成」「マルウェアやランサムウェアのコード生成」「偵察〜横展開〜データ持ち出しスクリプトの生成」といった、サイバー攻撃に直結する機能を持ちます。

WormGPTは2023年7月に登場した悪意あるLLMで、Unit 42による実証では、同モデルがWindows上で動作するランサムウェア用PowerShellスクリプト（AES-256 によるファイル暗号化+Tor経由のデータ持ち出しオプション付き）や、リアルな身代金要求メッセージを生成することが確認されました。

一方、KawaiiGPTとは、2025年7月に確認された、GitHub上で公開され、Linux上で数分でセットアップ可能な無料のオープンソースLLMです。こちらも、スピアフィッシング用メール、Linuxでの横展開〜データ持ち出し用Python スクリプト、ランサムノートなどを自動生成でき、実質的に技術スキルが乏しい「初心者でも」サイバー攻撃を構築できる設計になっています。

このように、正規の生成AIが持つ「倫理ガードレールなし」「攻撃用途に特化」という設計思想により、これまで高度な技術や知識を必要としたサイバー攻撃が「民主化」され、多くの脅威アクターにとって敷居が下がってしまったのが今回の本質的な問題です。

学び

この報告から、「攻撃手段は常に進化しており、かつ民主化されている」という現実認識が必要です。昔ならスクリプトやマルウェアの作成には相応のプログラミングスキルが前提でしたが、今や LLM を使えば、コードを書けなくとも機械的かつ高速に攻撃ツールを生成可能です。これにより、「技術者以外による攻撃」の可能性が大きく広がってしまいます。

関連情報

30secインテリジェンス・レビューアップデート

アサヒグループ各社へのランサムウェア攻撃

2025年10月6日号でとりあげたアサヒグループ各社へのランサムウェア攻撃についてです。

多くの方がすでにご存知の通り、その後のフォレンジック調査で、攻撃者は「グループ内の拠点にあるネットワーク機器」を踏み台にしてデータセンターネットワークへ侵入し、複数サーバーおよび一部の貸与PCを対象にランサムウェアを一斉実行したことが判明しました。結果として、データセンター内に保管されていた個人情報について「流出の可能性」があるとされています。

その後のフォレンジック調査で、攻撃者は「グループ内の拠点にあるネットワーク機器」を踏み台にしてデータセンターネットワークへ侵入し、複数サーバーおよび一部の貸与PCを対象にランサムウェアを一斉実行したことが判明しました。結果として、データセンター内に保管されていた個人情報について「流出の可能性」があるとされています。そして2025年11月27日、アサヒグループホールディングスは調査結果および再発防止策を公表しました。アサヒグループホールディングスが公表した再発防止策は以下の通りです。

「グループ内の拠点にあるネットワーク機器を経由して、データセンターのネットワークに侵入された」とし、ネットワーク機器がVPN装置かどうか問われたが「非常に重要なリスクにつながる情報」として回答を避けたにもかかわらず、「VPNは廃止した」と明言したことが理由で、このことが一人歩きした格好になっています。中には「VPNは廃止した」という言葉をとらえて「愚策」と断じるブログ記事もあるほどですが、筆者は、公表内容を見る限り、再発防止策の網羅性および妥当性はあるとみています。

そして、脅威インテリジェンスの観点からは、VPNという手段に着目するのではなく、通信経路・ネットワーク制御・アクセス制限・セグメンテーション・監視/検知・バックアップ/復旧・ガバナンスといった多層防御の設計と運用を重視すべきだと考えます。

なお、同社は決してセキュリティ水準の低い会社ではなく、NIST CSF（NIST: National Institute of Standards and Technology=米国国立標準技術研究所、CSF:Cybersecurity Framework） についてはIPAの解説を参照）への準拠をはじめ、国内大手企業としては高い水準の対策を実施していました。それでも被害に遭ったということを、フェアに見るべきでしょう。

• The NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0

おわりに

今回取り上げた事例は、技術の進歩と利便性の高まりが、そのまま新しい脅威の入口にもなり得るという現実を改めて突きつけるものでした。オンラインツールの油断、AIブラウザの新手法、サードパーティ依存の影響、巧妙化する詐欺、そして悪意あるLLMの登場──いずれも「これまで通り」では守れない領域が確実に広がっています。

私たちが向き合うべきは、単発の事例ではなく、その背後にある構造的な変化です。技術選定、運用プロセス、教育、ガバナンスを含め、組織も個人も「前提」を疑い、アップデートし続ける必要があります。今回の学びを、現場の改善と次の備えにつなげていくことが重要だと感じます。